Zeitschriftenartikel zum Thema „Gene-For-Gene interaction“
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Wang, Yaping, Donghui Li und Peng Wei. „Powerful Tukey's One Degree-of-Freedom Test for Detecting Gene-Gene and Gene-Environment Interactions“. Cancer Informatics 14s2 (Januar 2015): CIN.S17305. http://dx.doi.org/10.4137/cin.s17305.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Jigang, Jian Li und Hong-Wen Deng. „Identifying Gene Interaction Enrichment for Gene Expression Data“. PLoS ONE 4, Nr. 11 (30.11.2009): e8064. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0008064.
Der volle Inhalt der QuelleMechanic, Leah E., Brian T. Luke, Julie E. Goodman, Stephen J. Chanock und Curtis C. Harris. „Polymorphism Interaction Analysis (PIA): a method for investigating complex gene-gene interactions“. BMC Bioinformatics 9, Nr. 1 (2008): 146. http://dx.doi.org/10.1186/1471-2105-9-146.
Der volle Inhalt der QuelleZhou, R., M. Wang, W. Li, S. Wang, Z. Zhou, J. Li, T. Wu, H. Zhu und T. H. Beaty. „Gene-Gene Interactions among SPRYs for Nonsyndromic Cleft Lip/Palate“. Journal of Dental Research 98, Nr. 2 (01.10.2018): 180–85. http://dx.doi.org/10.1177/0022034518801537.
Der volle Inhalt der QuelleZhou, Xiangdong, Keith C. C. Chan, Zhihua Huang und Jingbin Wang. „Determining dependency and redundancy for identifying gene–gene interaction associated with complex disease“. Journal of Bioinformatics and Computational Biology 18, Nr. 05 (Oktober 2020): 2050035. http://dx.doi.org/10.1142/s0219720020500353.
Der volle Inhalt der QuelleSa, Jian, Xu Liu, Tao He, Guifen Liu und Yuehua Cui. „A Nonlinear Model for Gene-Based Gene-Environment Interaction“. International Journal of Molecular Sciences 17, Nr. 6 (04.06.2016): 882. http://dx.doi.org/10.3390/ijms17060882.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Zhongxue. „Testing for gene-gene interaction in case-control GWAS“. Statistics and Its Interface 10, Nr. 2 (2017): 267–77. http://dx.doi.org/10.4310/sii.2017.v10.n2.a10.
Der volle Inhalt der QuelleCorvol, Harriet, Anthony De Giacomo, Celeste Eng, Max Seibold, Elad Ziv, Rocio Chapela, Jose R. Rodriguez-Santana et al. „Genetic ancestry modifies pharmacogenetic gene–gene interaction for asthma“. Pharmacogenetics and Genomics 19, Nr. 7 (Juli 2009): 489–96. http://dx.doi.org/10.1097/fpc.0b013e32832c440e.
Der volle Inhalt der QuelleSong, Minsun, und Dan L. Nicolae. „Restricted parameter space models for testing gene-gene interaction“. Genetic Epidemiology 33, Nr. 5 (Juli 2009): 386–93. http://dx.doi.org/10.1002/gepi.20392.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Qing, Yoonhee Kim, Bhoom Suktitipat, Jacqueline B. Hetmanski, Mary L. Marazita, Priya Duggal, Terri H. Beaty und Joan E. Bailey-Wilson. „Gene-Gene Interaction AmongWNTGenes for Oral Cleft in Trios“. Genetic Epidemiology 39, Nr. 5 (06.02.2015): 385–94. http://dx.doi.org/10.1002/gepi.21888.
Der volle Inhalt der QuelleDorani, Faramarz, Ting Hu, Michael O. Woods und Guangju Zhai. „Ensemble learning for detecting gene-gene interactions in colorectal cancer“. PeerJ 6 (29.10.2018): e5854. http://dx.doi.org/10.7717/peerj.5854.
Der volle Inhalt der QuelleBrock, Guy N., Brion S. Maher, Toby H. Goldstein, Margaret E. Cooper und Mary L. Marazita. „Methods for detecting gene × gene interaction in multiplex extended pedigrees“. BMC Genetics 6, Suppl 1 (2005): S144. http://dx.doi.org/10.1186/1471-2156-6-s1-s144.
Der volle Inhalt der QuelleGauderman, W. J. „Sample Size Requirements for Association Studies of Gene-Gene Interaction“. American Journal of Epidemiology 155, Nr. 5 (01.03.2002): 478–84. http://dx.doi.org/10.1093/aje/155.5.478.
Der volle Inhalt der QuelleZhao, Jinying, Yun Zhu und Momiao Xiong. „Genome-wide gene–gene interaction analysis for next-generation sequencing“. European Journal of Human Genetics 24, Nr. 3 (15.07.2015): 421–28. http://dx.doi.org/10.1038/ejhg.2015.147.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Shyh-Huei, Jielin Sun, Latchezar Dimitrov, Aubrey R. Turner, Tamara S. Adams, Deborah A. Meyers, Bao-Li Chang et al. „A support vector machine approach for detecting gene-gene interaction“. Genetic Epidemiology 32, Nr. 2 (2008): 152–67. http://dx.doi.org/10.1002/gepi.20272.
Der volle Inhalt der QuelleRitchie, Marylyn D. „Bioinformatics approaches for detecting gene–gene and gene–environment interactions in studies of human disease“. Neurosurgical Focus 19, Nr. 4 (Oktober 2005): 1–4. http://dx.doi.org/10.3171/foc.2005.19.4.3.
Der volle Inhalt der QuelleDodds, Peter, und Peter Thrall. „Recognition events and host–pathogen co-evolution in gene-for-gene resistance to flax rust“. Functional Plant Biology 36, Nr. 5 (2009): 395. http://dx.doi.org/10.1071/fp08320.
Der volle Inhalt der QuelleDecroocq, V., V. Schurdi-Levraud, D. Wawrzyńczak, J. P. Eyquard und M. Lansac. „Transcript imaging and candidate gene strategy for the characterisation of Prunus/PPV interactions“. Plant Protection Science 38, SI 1 - 6th Conf EFPP 2002 (01.01.2002): S112—S116. http://dx.doi.org/10.17221/10332-pps.
Der volle Inhalt der QuelleLee, Jea-Young, Yong-Won Lee und Young-Jin Choi. „Statistical Interaction for Major Gene Combinations“. Korean Journal of Applied Statistics 23, Nr. 4 (31.08.2010): 693–703. http://dx.doi.org/10.5351/kjas.2010.23.4.693.
Der volle Inhalt der QuelleSharma, Anand Kumar, Sudhakar Tripathi und Ravi Bhushan Mishra. „Genetic algorithm based clustering for gene-gene interaction in episodic memory“. International Journal of Bioinformatics Research and Applications 15, Nr. 3 (2019): 254. http://dx.doi.org/10.1504/ijbra.2019.10022525.
Der volle Inhalt der QuelleBabron, Marie-Claude, Adrien Etcheto und Marie-Helene Dizier. „A New Correction for Multiple Testing in Gene-Gene Interaction Studies“. Annals of Human Genetics 79, Nr. 5 (23.04.2015): 380–84. http://dx.doi.org/10.1111/ahg.12113.
Der volle Inhalt der QuelleOhtsuki, Akiko, und Akira Sasaki. „Epidemiology and disease-control under gene-for-gene plant–pathogen interaction“. Journal of Theoretical Biology 238, Nr. 4 (Februar 2006): 780–94. http://dx.doi.org/10.1016/j.jtbi.2005.06.030.
Der volle Inhalt der QuelleSultana, Most Humaira, Fangjie Liu, Md Alamin, Lingfeng Mao, Lei Jia, Hongyu Chen, Dongya Wu et al. „Gene Modules Co-regulated with Biosynthetic Gene Clusters for Allelopathy between Rice and Barnyardgrass“. International Journal of Molecular Sciences 20, Nr. 16 (07.08.2019): 3846. http://dx.doi.org/10.3390/ijms20163846.
Der volle Inhalt der QuelleLu, Qing. „Editorial (Thematic Issue: Novel Statistical Approaches for High-dimensional Gene-gene and Gene-environment Interaction Analyses)“. Current Genomics 17, Nr. 5 (03.08.2016): 387. http://dx.doi.org/10.2174/138920291705160803183450.
Der volle Inhalt der QuelleKnights, J., J. Yang, P. Chanda, A. Zhang und M. Ramanathan. „SYMPHONY, an information-theoretic method for gene–gene and gene–environment interaction analysis of disease syndromes“. Heredity 110, Nr. 6 (20.02.2013): 548–59. http://dx.doi.org/10.1038/hdy.2012.123.
Der volle Inhalt der QuelleHuh, Iksoo, und Taesung Park. „Multifactor dimensionality reduction analysis of multiple binary traits for gene-gene interaction“. International Journal of Data Mining and Bioinformatics 14, Nr. 4 (2016): 293. http://dx.doi.org/10.1504/ijdmb.2016.075810.
Der volle Inhalt der QuelleGao, Xin, Daniel Q. Pu und Peter X. K. Song. „Transition Dependency: A Gene-Gene Interaction Measure for Times Series Microarray Data“. EURASIP Journal on Bioinformatics and Systems Biology 2009 (2009): 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2009/535869.
Der volle Inhalt der QuelleKwon, Min-Seok, Mira Park und Taesung Park. „IGENT: efficient entropy based algorithm for genome-wide gene-gene interaction analysis“. BMC Medical Genomics 7, Suppl 1 (2014): S6. http://dx.doi.org/10.1186/1755-8794-7-s1-s6.
Der volle Inhalt der QuelleHuang, Chien-Hsun, Lei Cong, Jun Xie, Bo Qiao, Shaw-Hwa Lo und Tian Zheng. „Rheumatoid arthritis-associated gene-gene interaction network for rheumatoid arthritis candidate genes“. BMC Proceedings 3, Suppl 7 (2009): S75. http://dx.doi.org/10.1186/1753-6561-3-s7-s75.
Der volle Inhalt der QuelleTan, Qihua, Giovanna De Benedictis, Svetlana V. Ukraintseva, Claudio Franceschi, James W. Vaupel und Anatoli I. Yashin. „A centenarian-only approach for assessing gene–gene interaction in human longevity“. European Journal of Human Genetics 10, Nr. 2 (Februar 2002): 119–24. http://dx.doi.org/10.1038/sj.ejhg.5200770.
Der volle Inhalt der QuelleGeyik, Filiz, Neslihan Çoban, Berna Yüzbaşıoğulları, Altan Onat, Vedat Sansoy, Can Günay und Nihan Erginel Ünaltuna. „Gene-Gene Interaction between APOA4 and FTO for Obesity in TARF Study“. Journal of the American College of Cardiology 62, Nr. 18 (Oktober 2013): C53. http://dx.doi.org/10.1016/j.jacc.2013.08.160.
Der volle Inhalt der QuelleVan der Linden, Liesl, Jane Bredenkamp, Sanushka Naidoo, Joanne Fouché-Weich, Katherine J. Denby, Stephane Genin, Yves Marco und Dave K. Berger. „Gene-for-Gene Tolerance to Bacterial Wilt in Arabidopsis“. Molecular Plant-Microbe Interactions® 26, Nr. 4 (April 2013): 398–406. http://dx.doi.org/10.1094/mpmi-07-12-0188-r.
Der volle Inhalt der QuelleNain, Vikrant. „A System Biology Approach to Construct a Gene Regulatory Network for C-Kit Mediated Proliferation in Hematopoietic Stem Cells“. Indian Journal of Pure & Applied Biosciences 10, Nr. 2 (30.04.2022): 29–37. http://dx.doi.org/10.18782/2582-2845.8842.
Der volle Inhalt der QuelleWu, Xuesen, Li Jin und Momiao Xiong. „Mutual Information for Testing Gene-Environment Interaction“. PLoS ONE 4, Nr. 2 (24.02.2009): e4578. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0004578.
Der volle Inhalt der QuelleSchaid, Daniel J. „Case-parents design for gene-environment interaction“. Genetic Epidemiology 16, Nr. 3 (1999): 261–73. http://dx.doi.org/10.1002/(sici)1098-2272(1999)16:3<261::aid-gepi3>3.0.co;2-m.
Der volle Inhalt der QuelleBhyratae, Suhas A. „Reconstruction of Gene Regulatory Network for Colon Cancer Dataset“. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, Nr. 7 (31.07.2022): 3711–16. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.45879.
Der volle Inhalt der QuelleDu, Yinhao, Kun Fan, Xi Lu und Cen Wu. „Integrating Multi–Omics Data for Gene-Environment Interactions“. BioTech 10, Nr. 1 (29.01.2021): 3. http://dx.doi.org/10.3390/biotech10010003.
Der volle Inhalt der QuelleGómez-Vela, Francisco, und Norberto Díaz-Díaz. „Gene Network Biological Validity Based on Gene-Gene Interaction Relevance“. Scientific World Journal 2014 (2014): 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2014/540679.
Der volle Inhalt der QuellePecanka, Jakub, Marianne A. Jonker, Zoltan Bochdanovits und Aad W. Van Der Vaart. „A powerful and efficient two-stage method for detecting gene-to-gene interactions in GWAS“. Biostatistics 18, Nr. 3 (06.02.2017): 477–94. http://dx.doi.org/10.1093/biostatistics/kxw060.
Der volle Inhalt der QuelleStone, Steven, Victor Abkevich, Deanna L. Russell, Robyn Riley, Kirsten Timms, Thanh Tran, Deborah Trem et al. „TBC1D1 is a candidate for a severe obesity gene and evidence for a gene/gene interaction in obesity predisposition“. Human Molecular Genetics 15, Nr. 18 (07.08.2006): 2709–20. http://dx.doi.org/10.1093/hmg/ddl204.
Der volle Inhalt der QuelleUd-Dean, S. M. Minhaz, und Rudiyanto Gunawan. „Optimal design of gene knockout experiments for gene regulatory network inference“. Bioinformatics 32, Nr. 6 (14.11.2015): 875–83. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btv672.
Der volle Inhalt der QuelleEvans, Luke M., Christopher H. Arehart, Andrew D. Grotzinger, Travis J. Mize, Maizy S. Brasher, Jerry A. Stitzel, Marissa A. Ehringer und Charles A. Hoeffer. „Transcriptome-wide gene-gene interaction associations elucidate pathways and functional enrichment of complex traits“. PLOS Genetics 19, Nr. 5 (22.05.2023): e1010693. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pgen.1010693.
Der volle Inhalt der QuelleNederhof, E., E. M. C. Bouma, H. Riese, O. M. Laceulle, J. Ormel und A. J. Oldehinkel. „Evidence for plasticity genotypes in a gene-gene-environment interaction: the TRAILS study“. Genes, Brain and Behavior 9, Nr. 8 (November 2010): 968–73. http://dx.doi.org/10.1111/j.1601-183x.2010.00637.x.
Der volle Inhalt der QuelleNamkung, Junghyun, Kyunga Kim, Sungon Yi, Wonil Chung, Min-Seok Kwon und Taesung Park. „New evaluation measures for multifactor dimensionality reduction classifiers in gene–gene interaction analysis“. Bioinformatics 25, Nr. 3 (22.01.2009): 338–45. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btn629.
Der volle Inhalt der QuelleLee, S., M. S. Kwon, J. M. Oh und T. Park. „Gene-gene interaction analysis for the survival phenotype based on the Cox model“. Bioinformatics 28, Nr. 18 (07.09.2012): i582—i588. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/bts415.
Der volle Inhalt der QuelleLarson, Nicholas B., und Daniel J. Schaid. „A Kernel Regression Approach to Gene-Gene Interaction Detection for Case-Control Studies“. Genetic Epidemiology 37, Nr. 7 (19.07.2013): 695–703. http://dx.doi.org/10.1002/gepi.21749.
Der volle Inhalt der QuellePati, Soumen Kumar, Manan Kumar Gupta, Ayan Banerjee, Saurav Mallik und Zhongming Zhao. „PPIGCF: A Protein–Protein Interaction-Based Gene Correlation Filter for Optimal Gene Selection“. Genes 14, Nr. 5 (10.05.2023): 1063. http://dx.doi.org/10.3390/genes14051063.
Der volle Inhalt der QuelleGonzález, Ana M., Thierry C. Marcel und Rients E. Niks. „Evidence for a Minor Gene–for–Minor Gene Interaction Explaining Nonhypersensitive Polygenic Partial Disease Resistance“. Phytopathology® 102, Nr. 11 (November 2012): 1086–93. http://dx.doi.org/10.1094/phyto-03-12-0056-r.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Fangyu, Jinghua Zhao, Zhongshang Yuan, Xiaoshuai Zhang, Jiadong Ji und Fuzhong Xue. „A powerful latent variable method for detecting and characterizing gene-based gene-gene interaction on multiple quantitative traits“. BMC Genetics 14, Nr. 1 (2013): 89. http://dx.doi.org/10.1186/1471-2156-14-89.
Der volle Inhalt der QuelleSaini, Ashish, Jingyu Hou und Wanlei Zhou. „RRHGE: A Novel Approach to Classify the Estrogen Receptor Based Breast Cancer Subtypes“. Scientific World Journal 2014 (2014): 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2014/362141.
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